Kolmogorov-Smirnov-Test für eine gegebene VerteilungHallo,
Ich möchte den Kolmogorov-Smirnov-Test verwenden, um die Verteilung einer Datengruppe zu testen. Ziel ist es, festzustellen, ob die Daten eine Weibull-, Gauß- oder Rayleigh-Verteilung aufweisen.
Ich habe darüber nachgedacht, eine Spalte zu erstellen, die Ebenen zwischen den getesteten Daten und den Daten einer bestimmten Verteilung erstellt, aber das würde bedeuten, dass ich die Spalte von Hand ausfüllen müsste.
Haben Sie eine Idee, wie Sie die implementierte Kolmogorov-Smirnov-Funktion verwenden können, um die Daten mit einer gegebenen Verteilung zu vergleichen?
Dank im Voraus
Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und -modellierungBetreff: Kolmogorov-Smirnov-Test für eine gegebene VerteilungHallo @estelle-ippon ,
Willkommen in der Community!
Um die Art der Verteilung Ihrer Daten zu testen, können Sie einfach die Plattform „Verteilungen“ verwenden und in den roten Dreieckoptionen der Daten „Kontinuierliche Anpassung“ auswählen und alle oder nur bestimmte Verteilungstypen auswählen:
Wenn Sie mehrere oder alle Verteilungen ausgewählt haben, erhalten Sie eine erste Vergleichsansicht der Verteilungen mit dem AICc-Kriterium:
Wenn Sie einen statistischen Test wünschen, wählen Sie einfach die zu testende Verteilung aus und wählen Sie im roten Dreieck dieser Verteilung „Anpassungsgüte“ aus:
Für kontinuierliche Anpassungen ist der Anpassungsgütetest dieAnderson-Darlingprüfen :Verteilungen anpassen
Wenn Sie zwei Verteilungen mit dem Kolmogorov-Smirnov-Test vergleichen möchten, kann Ihnen die Plattform Einweganalyse im Menü Fit Y by X helfen: Die Oneway-Plattformoptionen
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Kolmogorov-Smirnov-Test für eine gegebene VerteilungHallo Victor,
vielen Dank für Ihre Antwort.
Ich möchte den KS-Test nutzen, um zu prüfen, ob meine Daten einer Gauß-, Weibull- oder Rayleigh-Verteilung entsprechen. Können Sie mir etwas mehr über die Einweganalyse erzählen?
Haben Sie eine Idee, wie ein solcher Test durchgeführt werden könnte?
Betreff: Kolmogorov-Smirnov-Test für eine gegebene VerteilungHallo @estelle-ippon ,
Technisch gesehen könnten Sie tun, was Sie wollen, aber dazu sind einige Vorarbeiten erforderlich und Sie müssen die Verteilung ziemlich genau definieren.
Sie müssen zuerst Ihre Datentabelle vorbereiten:
- Generieren Sie eine zufällige Formelspalte mit der richtigen Verteilung in Ihrer Datentabelle (in meinem Fall verwende ich den Datensatz „Big Class Families“ und erstelle eine neue Spalte mit einer Weibull-Formelverteilung, um sie mit der Spalte „Höhe“ zu vergleichen):
- Stapeln Sie die generierten Daten mit der Spalte, die Sie testen möchten, und fügen Sie eine Beschriftung und Werte hinzu, um „echte Daten“ von „simulierten Daten“ zu unterscheiden:
- Verwenden Sie die Plattform „Fit Y by X“ mit den Daten als Y und dem Label/Verteilungstyp (real/simuliert) als X:
- Wählen Sie im roten Dreieck unter „Nichtparametrisch“ den „Kolmogorov-Smirnov-Test“, um Ihre simulierten Daten mit den realen Daten zu vergleichen:
Anschließend werden Ihnen die Statistiken zu diesem Test angezeigt: Nichtparametrische Testberichte
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Kolmogorov-Smirnov-Test für eine gegebene VerteilungVielen Dank für Ihre Antwort, ich denke auch, dass es eine gute Idee wäre.
Aber haben Sie andererseits eine Idee, wie wir diesen Test implementieren können, wenn wir die Parameter der Verteilung nicht kennen? Ich glaube nicht, dass ich eine Spalte manuell erstellen kann, wenn ich sie nicht habe.
Meinst du, das ist machbar? Wenn nicht, muss ich den Test wohl manuell erstellen ...
Betreff: Kolmogorov-Smirnov-Test für eine gegebene VerteilungSie könnten dann die erste von mir beschriebene Option mithilfe der Verteilungsplattform nutzen, um die Parameter für die zu testende Verteilung zu schätzen. Erstellen Sie anschließend eine Zufallsformelspalte mit der zuvor ermittelten Verteilung und den Schätzungen und folgen Sie dann dem Verfahren meiner zweiten Antwort, um den KS-Test durchzuführen und simulierte und gemessene Daten zu vergleichen.
Ich denke jedoch, dass der auf der Distributionsplattform verfügbare Anderson-Darling-Test die direkteste Option ist und Ihrem Vorhaben sehr nahe kommt.
